使用领域自适应的乌尔都语虚假新闻分类

本文解决了低资源语言（乌尔都语）中虚假新闻检测的关键问题。它强调了直接应用多语言模型的局限性，并提出了一种领域自适应方法来提高性能。 专注于特定语言和领域自适应的实际应用是重要的贡献。

• •解决了低资源语言（乌尔都语）中的虚假新闻检测问题。
• •采用领域自适应来提高多语言模型的性能。
• •证明了领域自适应 XLM-RoBERTa 的有效性。
• •提供了关于领域自适应在低资源 NLP 任务中的应用的见解。